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基于深度学习的声信号分类识别方法*
王鹏程1,崔敏1,王彦博1,李剑1,赵欣2
(;
1.,0300512.)
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室太原北方科技信息研究所
摘要:,—
提出了一种基于深度学习的声信号分类识别方法将声场环境中声源目标的识别等效为声场信号特定声源的
logmel
,,
端到端学习过程建立一种以能量为声信号特征的预提取方法以深度残差网络作为特征自动提取及分类的
。,,
声信号分类识别模型在两个大型数据集上对模型性能进行了验证实验结果表明本文提出的深度残差网络模型在
DCASE2019UrbanSound8K80.2%76.4%
,
数据集和数据集上能够实现和的识别精度在声源探测领域具有一定的应
用价值。
关键词:;;;;
声源探测声信号分类识别深度学习深度残差网络时频域分析
TP39A
中图分类号:文献标识码:
AcousticSinalClassificationandReconitionMethodBasedonDeeLearnin
ggpg
WanPenchen,CuiMin,WanYanbo,LiJian,ZhaoXin
ggg11g112
(,,
1.ShanxiProvinceKeLaboratorofInformationDetectionandProcess
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